Presentaciones web del curso Modelos Probabilísticos de Señales y Sistemas. Parte del proyecto de docencia PD-IE-472-2022 "Estrategias docentes para sesiones virtuales interactivas con el desarrollo de un nuevo sistema web: una experiencia en el curso Modelos Probabilísticos de Señales y Sistemas" de la Escuela de Ingeniería Eléctrica de la Universidad de Costa Rica.
Django: plataforma backend en Python (djangoproject.com)
Reveal.js: plataforma frontend para presentaciones de diapositivas (revealjs.com)
PyScript: herramienta de integración de Python en HTML para ejecución de código (pyscript.net)
app "inicio"
Página index.html de bienvenida con:
- Información general
- Inicio de sesión / registro de usuarios
- Lista de presentaciones de clase disponibles
app "inicio"
Página(s) proyecto.html con el planteamiento y el reporte del proyecto de docencia, incluyendo:
- Objetivos
- Antecedentes
- Justificación
- Convenciones como las que están aquí mismo, etc.
app "inicio"
Presentación demo.html abierta al público mostrando todas las características del sistema:
- Multimedia
- Interactividad, etc.
app "admin"
Página profesores.html con estadísticas y configuración de las presentaciones disponibles en el curso para los estudiantes.
app "clases"
Página IE0405.html (o similar) con la información general del curso y la lista de clases disponibles.
app "clases"
Páginas claseX.html con la presentación de cada sesión.
- Documento HTML con la presentación en Reveal.js
- Modelo: respuestas de los usuarios en cada clase
- Modelo: estadísticas de cada clase (asistencia, duración, respuestas, etc.)
Deben ser vectoriales (con excepciones).
- SVG (por defecto para gráficos)
- PNG, JPEG, etc. (para imágenes importadas, especialmente fotografías)
- CSS (cuando se pueda hacer nativamente)
- Python (Matplotlib) >>> SVG
- LaTeX (TikZ) >>> PDF >>> SVG
- Inkscape >>> SVG
- GIF (por defecto para gráficos)
- Animaciones CSS (especialmente para elementos de la presentación)
- SVG + CSS (cuando sea posible)
- JavaScript (D3.js, anime.js, etc.)
- Bokeh (exportadas desde Python)
- Matplotlib (exportadas desde Python)
- JavaScript (nativas)
- LaTeX (directamente en Reveal.js con el plugin de MathJax)
- (Opción más fuerte ahora) Creación en Manim y exportar en algún formato para que sea controlado por el usuario (por ejemplo GIF)
- (Opcional) Crear una una solución duradera con transiciones controladas por usuario y de fácil edición en LaTeX
- Directamente en Reveal.js
- Gist de GitHub o algún otro visualizador de código en
<iframe>o similar
- (Opcional) Implementación de una solución con WebRTC o similar
- Búsqueda de un visualizador
- (Opcional) Crear un REPL para el sitio
- Repl.it, Codepen u otra opción similar para Python
Las presentaciones, gráficas y demás material se van a ajustar al manual de identidad visual de la UCR. Para ello es necesario crear:
- Hoja de estilo de Matplotlib (
.mplstyle) - Hoja de estilo CSS (Reveal.js)
Algunas consideraciones iniciales sobre la dinámica que facilita el sistema de presentaciones.
- Muchas preguntas de verificación de lectura
- Las diapositivas no son réplicas del material de clase (explicados en las clases asincrónicas)
- Las diapositivas solo tienen información seleccionada de las presentaciones y videos disponibles de forma asincrónica
Ideas no estructuradas:
- Laser pointer o similar
- WebRTC
- Poner instrucciones de Reveal.js: overview, zoom, etc.
- Asunto de tiempo de carga (ojo a esto)
- Matplotlib hace animaciones
- Gráficas: estáticas, animadas, interactivas
- Asunto de edición de código en tiempo real
- Hacer REPL propio
- Revisar asunto de sincronización
- Hacer registro de las respuestas de los usuarios en la base de datos
- Poner un aviso para evitar que se cierre la pestaña del navegador (para no salirse de la sesión)
- Estudiantes del curso pueden (deben) crear animaciones
- Crear plan de asignaciones